本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)性感知的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航(Networked Navigation)是當(dāng)前無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的熱點和難點之一。隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無線局域網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的廣泛部署,以及配置各類感知單元的智能移動設(shè)備的快速普及,導(dǎo)航服務(wù)逐漸從室外衛(wèi)星導(dǎo)航延伸至各類動態(tài)場景的“最后一英里”,例如災(zāi)難救援、資產(chǎn)管理、戰(zhàn)場集結(jié)和商務(wù)導(dǎo)引。當(dāng)前,研究人員對室內(nèi)定位和射頻追蹤技術(shù)開展了大量富有創(chuàng)見的工作,然而這些工作過度依賴領(lǐng)域知識(信標節(jié)點位置、信號強度-距離模型、室內(nèi)平面圖、射頻指紋等),嚴重降低導(dǎo)航系統(tǒng)實時性、可靠性和可擴展性。論文針對四個影響網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航方法性能的主要因素(鏈路狀態(tài)動態(tài)性、應(yīng)急區(qū)域動態(tài)性、人群行為動態(tài)性和路圖生成動態(tài)性),深入研究無線傳感器網(wǎng)和無線局域網(wǎng)兩類環(huán)境下基于動態(tài)性感知的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航方法。根據(jù)動態(tài)性感知的目的,論文展開四個方面的研究:網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分發(fā)可靠性、生成路徑可達性、移動人群可識別性、導(dǎo)航路圖可擴展性,具體內(nèi)容簡要描述如下:首先,針對網(wǎng)絡(luò)鏈路動態(tài)性,論文突破鏈路獨立性假設(shè)約束,提出基于協(xié)同確認的輕量數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議。通過Telosb無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實驗,發(fā)現(xiàn)多個相鄰鏈路在接收同一分組時存在顯著的鏈路相關(guān)性特征�；谠搶嶒炗^察,設(shè)計一個包含掛起、等待、發(fā)送和接收狀態(tài)的有限狀態(tài)機模型,用于調(diào)度傳感器節(jié)點的感知、計算和通信資源。通過對發(fā)送節(jié)點與其多個鄰居接收節(jié)點形成的相關(guān)鏈路的接收確認概率的聯(lián)合估計,論文提出的數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議降低整個網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分發(fā)的冗余重傳和覆蓋時延,同時提高數(shù)據(jù)分發(fā)可靠性。其次,針對應(yīng)急區(qū)域動態(tài)性,論文提出一個基于路徑可達性度量的移動振蕩緩解方法。已有工作大多關(guān)注應(yīng)急區(qū)域?qū)?dǎo)航路徑的瞬時影響,并采用被動響應(yīng)方式重新計算路徑,但這類方法缺乏對應(yīng)急區(qū)域動態(tài)性的主動估計,導(dǎo)航用戶在局部來回移動,造成振蕩移動。論文提出將應(yīng)急區(qū)域時空動態(tài)特征感知轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)局部拓撲變化感知,提出一個基于虛擬三角構(gòu)造的路徑可達性度量模型�；谠撃Ｐ�,論文設(shè)計并實現(xiàn)一個基于路徑可達性度量模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航協(xié)議,該協(xié)議有效提高全局導(dǎo)航成功率。再次,針對人群移動行為的動態(tài)性,將網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航環(huán)境從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)擴展到部署更為廣泛的無線局域網(wǎng),考慮個體移動行為與最近鄰群體的識別問題,從而為有效的人群協(xié)同導(dǎo)航提供決策依據(jù)。論文提出一個基于加速計采樣統(tǒng)計的個體行為分類模型,并應(yīng)用該模型實現(xiàn)人群的移動行為判別�；谡撐奶岢龅亩嘈袨閷W(xué)習(xí)模型,導(dǎo)航系統(tǒng)可依次識別不同移動行為(例如靜止、步行、跑步等);然后將群體移動性的判別問題轉(zhuǎn)化為個體的近鄰發(fā)現(xiàn)問題,利用低功耗傳感器完成移動用戶的位置感知,通過對個體行為相似度、背景相似度和時空相似的主成分分析實現(xiàn)對群體移動特征的識別。最后,針對導(dǎo)航路圖動態(tài)性,論文提出無路圖輸入條件下基于反向軌跡映射的導(dǎo)航方法。該方法通過移動特征和空間結(jié)構(gòu)約束定義移動軌跡樞紐點,利用樞紐點將航位推算得到的所有參與用戶的采樣軌跡形成離散路段集合。然后,引入概率圖模型--Bayes樹完成路段組接形成邏輯路圖。通過對邏輯路圖的推理和消除操作,完成邏輯路圖向物理空間的自增映射,從而實現(xiàn)由目的地到導(dǎo)航用戶的導(dǎo)航路徑和室內(nèi)平面圖并行反向生成。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航 導(dǎo)航路徑 振蕩移動 人群識別 射頻指紋 室內(nèi)平面圖 無線傳感網(wǎng) 無線局域網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第1章 緒論13-27
• 1.1 網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究的意義13-15
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究的現(xiàn)狀15-22
• 1.2.1 基于拓撲提取的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究17-18
• 1.2.2 基于模型測量的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究18-19
• 1.2.3 基于指紋匹配的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究19-21
• 1.2.4 基于社交信息的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究21-22
• 1.3 網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究存在的問題22-23
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容23-25
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第2章 基于鏈路相關(guān)性估計的數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議27-47
• 2.1 引言27-28
• 2.2 預(yù)備知識28-30
• 2.2.1 信道資源分配28
• 2.2.2 數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議28-30
• 2.3 基于協(xié)同確認的數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議30-39
• 2.3.1 鏈路相關(guān)性實驗30-32
• 2.3.2 協(xié)同確認狀態(tài)機32-36
• 2.3.3 導(dǎo)航數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議36-38
• 2.3.4 討論38-39
• 2.4 性能評價39-44
• 2.4.1 性能指標39
• 2.4.2 仿真實驗39-43
• 2.4.3 室內(nèi)測試床實驗43-44
• 2.5 本章小結(jié)44-47
• 第3章 基于移動振蕩緩解傳感器網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航協(xié)議47-67
• 3.1 引言47-48
• 3.2 移動振蕩問題48-51
• 3.2.1 移動振蕩48-50
• 3.2.2 移動振蕩緩解50-51
• 3.3 移動振蕩緩解的導(dǎo)航系統(tǒng)51-54
• 3.3.1 導(dǎo)航系統(tǒng)工作流51
• 3.3.2 系統(tǒng)初始化51-52
• 3.3.3 路標選擇52-53
• 3.3.4 最小節(jié)點密度約束53-54
• 3.4 路徑可達性度量54-57
• 3.4.1 應(yīng)急區(qū)域移動速度54
• 3.4.2 期望振蕩數(shù)54-57
• 3.5 導(dǎo)航協(xié)議設(shè)計57-60
• 3.5.1 路標識別算法57
• 3.5.2 可達路徑生成算法57-58
• 3.5.3 路徑更新算法58-60
• 3.6 討論60
• 3.6.1 應(yīng)急狀態(tài)動態(tài)性建模60
• 3.6.2 距離估計方法60
• 3.6.3 折返路由和移動振蕩60
• 3.7 實驗評價60-66
• 3.7.1 室內(nèi)系統(tǒng)實驗61-63
• 3.7.2 室外系統(tǒng)實驗63-66
• 3.8 本章小結(jié)66-67
• 第4章 基于參與式感知的人群移動行為識別模型67-87
• 4.1 引言67
• 4.2 預(yù)備知識67-69
• 4.2.1 參與式感知67-68
• 4.2.2 支持向量機68
• 4.2.3 主成分分析68-69
• 4.3 基于人群移動行為識別的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航系統(tǒng)框架69-71
• 4.3.1 設(shè)計目標和原則70-71
• 4.3.2 感知單元選擇71
• 4.4 基于加速計的移動行為特征分析71-77
• 4.4.1 加速計的統(tǒng)計特征71-73
• 4.4.2 靜態(tài)行為73-74
• 4.4.3 移動行為74-77
• 4.5 個體移動行為的分層識別方法77-78
• 4.6 人群移動行為識別78-82
• 4.6.1 人群移動特征提取79-81
• 4.6.2 最近鄰人群發(fā)現(xiàn)81-82
• 4.7 性能評價82-86
• 4.7.1 評價方法82-83
• 4.7.2 數(shù)據(jù)采集83
• 4.7.3 個體識別器性能83-85
• 4.7.4 人群識別器性能85-86
• 4.8 本章小結(jié)86-87
• 第5章 基于反向軌跡映射的并行路圖生成方法87-114
• 5.1 引言87-88
• 5.2 問題狀態(tài)88-94
• 5.2.1 射頻指紋的空間分辨90-92
• 5.2.2 慣導(dǎo)指紋的行為分辨92-94
• 5.3 基于路圖動態(tài)性感知的滲透式導(dǎo)航思想94-96
• 5.3.1 潛在導(dǎo)航員發(fā)現(xiàn)過程94
• 5.3.2 反向軌跡映射過程94-95
• 5.3.3 滲透式導(dǎo)航過程95-96
• 5.4 基于反向軌跡映射的并行路圖生成方法96-107
• 5.4.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)96-97
• 5.4.2 指紋去噪97-98
• 5.4.3 樞紐點序列生成98-99
• 5.4.4 軌跡去噪99-104
• 5.4.5 基于邏輯路圖映射的滲透式導(dǎo)航104-106
• 5.4.6 討論106-107
• 5.5 性能評價107-113
• 5.5.1 數(shù)據(jù)采集107-108
• 5.5.2 比較方法108
• 5.5.3 實驗結(jié)果與分析108-113
• 5.6 本章小結(jié)113-114
• 結(jié)論114-116
• 參考文獻116-125
• 攻讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果125-127
• 致謝127

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  本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)性感知的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：387817